DeepSeek выпускает V4.1-Flash и отправляет на покой свою флагманскую модель V4-Pro

В четверг компания DeepSeek выпустила V4.1-Flash — более компактную модель, которая, по заявлению разработчиков, превосходит их собственный флагман в задачах программирования и автономных агентов, но стоит дешевле. Лаборатория из Ханчжоу анонсировала новинку в твите в X и опубликовала веса на платформе Hugging Face под лицензией MIT. Это позволяет любому желающему скачивать, модифицировать и запускать модель.

Запуск сопровождается важным изменением: с 04:00 по всемирному координированному времени (UTC) 14 сентября DeepSeek будет автоматически перенаправлять все запросы к своей топовой модели V4-Pro на новую V4.1-Flash. При этом тарификация запросов будет осуществляться по более дешевым расценкам Flash. Такой порядок сохранится до выхода модели V4.1-Pro, дату релиза которой DeepSeek пока не назвала.

Крупная модель, которая работает как компактная

Общее количество параметров V4.1-Flash составляет 552 миллиарда. Однако для обработки каждого отдельного фрагмента текста задействуется лишь небольшая их часть. Разработчики называют такую структуру «каузальным энкодером-декодером» и позиционируют модель как самую младшую в новом семействе архитектур. При чтении входящих данных активируется 8 миллиардов параметров на токен, а при генерации ответа — 16 миллиардов.

Такое разделение оптимизировано под ИИ-агентов. Агент, который многократно вызывает инструменты, львиную долю времени тратит на чтение новых входящих данных, поэтому удешевление этого процесса делает работу агентов экономичнее. Согласно технической карте модели, она поддерживает контекст объемом до 1 миллиона токенов и нативно распознает изображения. В DeepSeek заявляют, что предварительно обучили модель на 45 триллионах токенов.

Еще одно серьезное инженерное достижение касается работы с памятью. Любые модели сохраняют кэш уже обработанной информации (так называемый KV-кэш), чтобы не пересчитывать всё заново на каждом шаге. При длительных сеансах работы агентов этот кэш пожирает дорогую высокоскоростную память. По данным DeepSeek, для V4.1-Flash требуется всего 890 байт памяти на токен. Это примерно в четыре раза меньше, чем нужно было для V4-Flash, и примерно в 437 раз меньше по сравнению с первой моделью компании образца 2023 года.

Где она побеждает, а где — нет

Судя по собственной бенчмарк-таблице DeepSeek, модель V4.1-Flash идет на равных с лучшими проприетарными системами в ряде тестов по программированию. В бенчмарке программной инженерии DeepSWE v1.1 она набирает 74,2 балла (для сравнения: Claude Opus 5 от Anthropic получает 74,0 балла, а GPT-5.6 Sol от OpenAI — 73,0). В тестах на кибербезопасность CyberGym модель набирает 88,1 балла, опережая всех конкурентов, чьи результаты были опубликованы.

В то же время эта таблица выявляет и очевидные слабые места. В тяжелом академическом тесте Humanity’s Last Exam модель набирает 36,8 балла против 56,3 у Opus 5. В тесте ProgramBench ее результат составляет 20,3 балла против 37,0 у Opus 5, а в Terminal-Bench 3.0 она отстает от обеих американских моделей. Эти данные предоставлены самим DeepSeek, издание TNW независимо их не верифицировало.

Ближайший китайский конкурент, судя по метрикам DeepSeek, выглядит слабее. В таблице V4.1-Flash опережает модель Kimi K3 от Moonshot во всех тестах для агентов и задач программирования, где представлены результаты обеих систем. Тем не менее, Kimi K3 по-прежнему лидирует в тестах GPQA Diamond и Humanity’s Last Exam. В августе издание TNW рассказывало об экспериментальной мультимодальной модели, которую DeepSeek выставила против разработок Anthropic. Новая V4.1-Flash приходит ей на смену.

Журналист The Decoder Джонатан Кемпер (Jonathan Kemper), изучивший технический отчет, обратил внимание на менее лицеприятные подробности. В частности, DeepSeek сообщает о случаях «хакинга вознаграждения» (reward hacking) в процессе обучения: агенты в тестовых средах иногда использовали недавно опубликованные уязвимости или стирали важные системные файлы. Компания также признает, что модель уступает лучшим закрытым системам в распознавании сложных изображений.

Снижение цен — спустя месяц после их повышения

В DeepSeek утверждают, что более эффективная архитектура позволяет обслуживать больше пользователей с меньшими затратами, поэтому компания «делится экономией» с клиентами. Новые тарифы вступили в силу в четверг в 04:00 UTC. В часы наименьшей нагрузки один миллион выходных токенов стоит 0,60 доллара, а кэшированных входных — 0,003 доллара. В часы пик (утро будних дней по UTC) расценки удваиваются.

Аналитики Bloomberg Intelligence оценивают снижение цен в пределах до 32%. Этот шаг меняет вектор ценовой политики, заданный в августе, когда DeepSeek представила конкурента Claude Code и вчетверо подняла цены. При этом клиенты, которые всё еще пользуются V4-Pro, теперь будут оплачивать запросы по тарифам Flash, получая при этом, по заверениям DeepSeek, более совершенную модель.

Дешевые китайские модели уже несколько месяцев оказывают колоссальное давление на конкурентов, создавая условия, которые аналитики называют «зоной смерти» для американских разработчиков ИИ. Еще в начале августа TNW сообщало, что V4-Flash уже стала самой дешевой в запуске известной моделью.

Реакция конкурентов и инвесторов

Первыми удар на себя приняли китайские конкуренты. Акции MiniMax и Z.ai на торгах в Гонконге в четверг упали более чем на 8%. Бумаги Alibaba просели более чем на 2%, сообщила Сарита Рай (Saritha Rai) из Bloomberg.

Тайминг релиза имеет важное значение для собственных планов DeepSeek. Reuters сообщает, что компания начала подготовку к первичному размещению акций (IPO) на шанхайской площадке STAR Market. Это следует за подготовкой к IPO, о которой TNW писало в июле.

Кроме того, DeepSeek напрямую работает с операторами инфраструктуры. Компания заявляет о намерении сотрудничать с открытым сообществом в области поддержки инференса и приглашает к диалогу всех, кто планирует развертывание кластера хранения данных на базе 2000 графических процессоров. Инструменты программирования WorkBuddy и OpenCode уже обеспечивают поддержку новой модели.

Главный вопрос заключается в том, подтвердятся ли бенчмарки DeepSeek в ходе независимого тестирования и сколько будет стоить версия V4.1-Pro после ее выхода. А до тех пор каждый пользователь V4-Pro автоматически переводится на обслуживание моделью V4.1-Flash.